跨两万物种预测5.66亿基因候选:开源DNA模型Carbon-A如何突破真核生物注释瓶颈
现在测出一个生物的全部 DNA,比读懂它快太多了。 只要把细胞丢进测序仪,几天时间就能吐出几十亿个 A、C、G、T 碱基。 测序越来越便宜,真正的麻烦全堆到了后面。 在这几十亿个密密麻麻的字母里,到底哪一段才是真正负责干活的有效基因?
外行听起来可能觉得,直接顺着字母找不就行了吗? 真不行。 在细菌这类简单原核生物里,基因确实是连贯的一整块。 但到了真核生物,从一株酵母菌、一棵草,到一只猫、一只鸡和我们人类,大自然的设计就变得极其折腾。 一个能制造蛋白质的基因,在染色体上是被切成一段一段的。 负责干活的编码区叫外显子,中间却隔着大段大段不编码的填充序列,叫内含子。 更绝的是,DNA 是两条相互缠绕的双螺旋。 正向链条上有一套基因,反向链条在完全重叠的位置上,还能反向读出另一套完全不同的基因。 甚至有的物种还会改写密码规则。 比如单细胞的原生生物嗜热四膜虫,把全生物通用的终止密码,自作主张当成正常的氨基酸来翻译。
这要怎么找? 过去二十多年,生物学界最常用的经典工具叫 AUGUSTUS,底层靠的是隐马尔可夫模型。 这套统计方法有一个致命的死穴:它极其挑食。 你要给一种新发现的真菌找基因,得先在实验室里手动验证过一千多个基因结构,喂给算法做训练。 要是直接拿人类或者拟南芥调好的参数去硬套别的物种,准确率当场跳崖。 更折磨人的是,为了验证基因位置,它必须依赖实验室提取的活体组织 RNA 数据。 可地球上有几万几十万种生物,濒危的、深海的、热带雨林里的,去哪找新鲜活体细胞挨个抽提组织? 结果就是,全世界的测序仪把上万种生物的基因组读了出来,堆在数据库里。 大家守着天书,却不知道里面写了什么。
上周,Hugging Face 的生物研究团队开源了一个叫 Carbon-A 的 DNA 大模型。 他们想把这个卡了生物学界几十年的注释瓶颈,彻底做成开箱即用。 这个模型有 12 亿参数。 它读 DNA 的方式非常直接。 团队用了一个非重叠的 6 碱基分词器,把上下文窗口直接拉到了 98304 个碱基。 在模型最顶端,挂了两个分别针对正链和反链的分类器。 模型顺着 DNA 文本滑过去,逐个碱基打分,直接输出某段序列属于编码区的概率。
它最厉害的地方,在于不需要按物种单独调参。 同一个模型,通吃哺乳动物、脊椎动物、无脊椎动物、植物、真菌和各类原生生物。 研发人员做过压力测试: 把一个只在动物数据上训练过的模型版本,直接拿去标注完全没见过的植物基因组,依然圈得极准。 哪怕遇到前面提到的嗜热四膜虫这种篡改遗传密码的刺头,在单个碱基层面的 F1 准确率依然高达 0.96。
模型跑通之后,团队干脆顺手把美国国家生物技术信息中心 GenBank 里的公开真核生物全跑了一遍。 整整扫描了 48167 个基因组装配体,涵盖 22617 个物种,处理了 27 万亿个碱基对。 最后给全球生物学界交出了一份惊人的账本: 它一口气预测出了 5.66 亿个蛋白质编码基因候选。 这比过去全球最大的权威参考数据库 RefSeq,物种覆盖量直接翻了 11 倍。 里面有成千上万个物种,人类历史上从来没人给它们做过基因注释。
看到这个数字,很多生物学家第一反应肯定是: 这 5.66 亿个候选到底是不是真的? 大模型生成文字会产生幻觉,它圈出来的基因,会不会也是 AI 在瞎编? 团队非常清楚,光靠计算机里的交叉验证,根本不可能让搞生物的人信服。 他们拉上了加州大学圣迭戈分校和 ActiveSite 的湿实验团队,直接进实验室验货。 他们拿出了超高精度的三代长读长测序技术 PacBio Iso-Seq。 这种技术可以直接从真实活体细胞里,抓取完整长度的真实 RNA 分子。
团队重点抓了猫、家鸡、叙利亚仓鼠和拟南芥四个物种。 最戏剧性的对比就在这里出现了。 在很多官方权威数据库 RefSeq 标记为一片空白、没有任何基因的地方,Carbon-A 坚称这里存在有效基因。 实验仪器一测,真实活体细胞里,真真切切抓到了完整转录出来的 RNA 分子,而且剪切拼接的位置和模型预测一模一样。 这说明很多过去以为是模型搞错的假阳性,其实是人类自己之前的权威数据库给漏掉了。
当然,科学探索得讲证据的边界。 在细胞里测到了 RNA,只能证明这段基因确实被转录了,外显子拼接也确实成立。 至于这些 RNA 有没有被核糖体最终翻译成蛋白质,蛋白质折叠出来到底负责什么生命功能,现在还没测完。 下一步还要用质谱仪和核糖体印迹继续往下筛。
但这扇门已经被推开了。 以前人类认识自然界,从抓到一只新虫子、测出一段 DNA,到看懂它身上到底装了哪些零件,中间隔着昂贵的试剂、漫长的实验和几代研究员的青春。 现在把一串原始字母丢给开源模型,几个小时就能拿到一张分辨率精确到单个字母的基因分布图。 这颗星球上几十万种生命各自写了几十亿年的源代码,我们总算拿到了第一份通用的索引目录。
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